郭將 王蓓

一、引言

2008年的全球金融危機，2017年的中美貿易戰(zhàn)，乃至今年年初暴發(fā)的新冠疫情，使得我國經濟乃至世界經濟遭受一次又一次的沖擊，這些讓我們深刻地感受到經濟穩(wěn)定的重要性。而對于區(qū)域面對沖擊的抵抗力和恢復力的衡量描述，使我們不得不提起“韌性”。而隨著韌性內涵的不斷發(fā)展，演化韌性逐漸成為人們關注的對象[1][2]。演化韌性強調韌性的多維度的本質，不僅包含了面對沖擊時的抵抗力和恢復力，還包含在此過程中調整經濟結構、重新定位的能力，以及在沖擊作用下發(fā)展出新增長路徑的能力[3]12。

在區(qū)域經濟韌性的相關研究中，國內外學者從多個方面進行了定性和定量的研究分析。由于很多因素難以量化，因此以案例分析為主的定性研究在以往的研究中往往占主導地位[4]。在實證分析方面，產業(yè)結構近年來受到國內外學者的關注，其研究結論也基本一致，認為產業(yè)結構的多樣性能增強區(qū)域經濟的韌性[5-8]。

人的主觀能動性使得區(qū)域經濟韌性表現為復雜的適應系統(tǒng)，而創(chuàng)造發(fā)明作為人的一個特質，在其中發(fā)揮了重要影響[9]。在以往的研究中，創(chuàng)新對于區(qū)域經濟韌性的重要作用不僅體現在創(chuàng)新能力作為區(qū)域特定要素的構成成分具有區(qū)域競爭力效應，還在于其對產業(yè)結構調整的作用。然而在國內外關于韌性的多數研究中，創(chuàng)新和區(qū)域經濟韌性的關系往往是個隱式的假設[10]266。

本文探討創(chuàng)新能力對我國區(qū)域經濟韌性的影響，以及創(chuàng)新能力不同的地區(qū)，產業(yè)結構調整對區(qū)域經濟韌性影響的異質性。相對于以往的研究，本文可能的貢獻在于將創(chuàng)新能力引入中國區(qū)域的分析中，并進行實證分析，豐富了以往研究；將創(chuàng)新能力和產業(yè)結構調整結合起來，探討二者對區(qū)域經濟韌性的影響，進一步細化了相關研究。

二、理論分析與假設

參考Martin通過偏離份額分析法將區(qū)域經濟韌性的來源分為競爭力效應和結構性效應的做法[11]572，本文把創(chuàng)新能力對區(qū)域經濟韌性的影響分為兩方面的作用。一方面創(chuàng)新作為區(qū)域的特定要素之一，其具有持續(xù)的稟賦效應[10]268，在社會的各個領域都發(fā)揮著重要的作用。不同地區(qū)的創(chuàng)新有很大差異，創(chuàng)新能力較高的地區(qū)其經濟更有活力，更有效率，并有更高的競爭力，主要體現為創(chuàng)新使地區(qū)資源利用率提高，并且創(chuàng)新的“創(chuàng)造性毀滅”[12]也使新資源和技術不斷被發(fā)現發(fā)明和使用。研究表明創(chuàng)新投入高的企業(yè)往往比其他企業(yè)具有更高的生存率[11]578，而眾多創(chuàng)新投入較高的企業(yè)組合在一起使得區(qū)域具有較高創(chuàng)新能力和生存率，從而使地區(qū)表現為較高的經濟韌性。另一方面，創(chuàng)新對于區(qū)域長期發(fā)展路徑的更新和重建起著重要的作用[10]266。作為產業(yè)結構調整的潤滑劑，創(chuàng)新可以幫助地區(qū)在面臨外部沖擊時，進行產業(yè)和技術結構的適應性調整。在一個地區(qū)擁有較高創(chuàng)新能力的情況下，產業(yè)結構的調整會相對快捷，使得區(qū)域在面臨外部沖擊時不至于造成太大經濟波動，從而表現為較高的經濟韌性。相反，創(chuàng)新能力較低就不足以支撐區(qū)域產業(yè)結構進行適應性調整，甚至可能會影響企業(yè)應對沖擊的能力，這使得在一定創(chuàng)新能力之下的產業(yè)結構調整與經濟韌性負相關，并且負相關性在該門檻值之下隨創(chuàng)新能力的提高而增強。

綜上分析，本文提出假設一：創(chuàng)新能力作為區(qū)域稟賦之一，其競爭力效應使得創(chuàng)新能力越高的地區(qū)經濟韌性越強；假設二：在面臨外部沖擊時，創(chuàng)新能力較高的地區(qū)能使產業(yè)結構進行適應性調整，從而與區(qū)域經濟韌性正相關，而創(chuàng)新能力較低的地區(qū)產業(yè)結構調整與經濟韌性負相關，并且負相關性隨創(chuàng)新能力增強而增強。

三、實證模型建立

（一）變量選取及說明

1.被解釋變量選取。本文選取抵抗力和恢復力作為被解釋變量。2016年Martin提出用抵抗力和恢復力兩個指標來衡量區(qū)域經濟韌性。[11]566相比于以往對經濟韌性的研究中常常使用的敏感度指數[3]16，該指標與經濟韌性呈正相關，很好地規(guī)避了敏感度指數與經濟韌性負相關的關系，從而更直觀地反映了經濟韌性的大小。此外，抵抗力和恢復力反映了不同時期區(qū)域經濟韌性的異質性，從而有助于探討不同時期影響韌性因素的差異。

依據公式測算的抵抗力和恢復力是一個相對值，當其大于零時，表現為較強的經濟韌性。例如其值為0.5時表明該經濟體在面臨外部沖擊時，其抵抗力或恢復力比全國總體大了50%。計算公式為：

2.解釋變量選取。本文選取滯后一期的創(chuàng)新能力（L.inn）作為面板回歸模型的解釋變量，來說明創(chuàng)新的競爭力效應，引入產業(yè)結構調整指數（Lilien）進行回歸。以專利申請受理數占全國總數的比例作為創(chuàng)新能力的計算方法，來表現地區(qū)的相對創(chuàng)新能力。專利數可以表明一個地區(qū)的創(chuàng)新能力的高低，而專利申請受理數相比與授權數更包含了區(qū)域的潛在創(chuàng)新能力，避免了構建指標評價的主觀性問題?？紤]到專利申請到發(fā)揮作用往往具有一定的時滯，本文將創(chuàng)新能力進行滯后一期。

本文選取產業(yè)結構調整指數（Lilien）作為面板門檻模型的解釋變量，來說明不同創(chuàng)新能力下結構調整對區(qū)域經濟韌性影響的異質性。產業(yè)結構調整指數的測算，參考了Bobson在2009年的論文中使用的結構調整指數[16]。該指數是由Lilien在1982年提出的，用來反映產業(yè)結構的變化，且該指標在2016年Martin的論文中被應用于區(qū)域經濟韌性的研究；2019年徐圓等人也應用于城市經濟韌性的研究[8][11]。

計算公式為：

其中，表示T時期i行業(yè)就業(yè)人數占R區(qū)域各行業(yè)就業(yè)人數之和的比重，表示T時期R區(qū)域各行業(yè)的就業(yè)人數之和占全國各行業(yè)就業(yè)人數之和的比重。

3.門檻變量選取。本文選取創(chuàng)新能力（inn）作為面板門檻模型的門檻變量，該指標同樣用專利申請受理數占全國總數的比例來表示。根據前述分析，創(chuàng)新能力較高的地區(qū)能帶領地區(qū)產業(yè)更快地進行適應性調整，從而增強區(qū)域的韌性；而創(chuàng)新能力較低的地區(qū)，其創(chuàng)新能力不能幫助產業(yè)結構進行適應性調整。

4.控制變量選取。本文從政府、外貿、經濟發(fā)展水平、金融、產業(yè)結構等方面進行控制變量的選取。

政府（gov）方面，本文選用政府支出占GDP的比重來衡量。當一個地區(qū)面臨經濟沖擊時，政府支出能幫助地區(qū)經濟和就業(yè)恢復[19]。但是越需要政府幫助的地區(qū)，往往市場化程度不足，地區(qū)的企業(yè)生產、創(chuàng)新缺乏活力和競爭力，長期來看并不利于經濟發(fā)展和經濟韌性的建立。

外貿（open）方面，本文選擇外貿依存度來衡量，用進出口貿易總額除以GDP來測算。外貿依存度大的地區(qū)雖然遭受各種經濟外部沖擊的可能性大，但是由于該地區(qū)同時享有外部知識溢出[20]和廣闊的國際市場，往往使得該地區(qū)技術發(fā)展和創(chuàng)新比其他地區(qū)更活躍，貿易市場更廣闊，這使得該地區(qū)在面臨沖擊時調整更靈活。

經濟發(fā)展水平（rgdp）方面[17][18]，本文選用人均實際GDP來衡量，并以萬元為單位。經濟發(fā)展水平高的地區(qū)，人們往往有更大的購買力，因此在市場遭受沖擊的時候，發(fā)展國內市場成了恢復經濟不二選擇，同時也有更多的緩沖資金，從而在面臨沖擊時表現為較高的韌性。

金融（Finan）方面[22]，本文選用銀行存貸占GDP的比重來表示。一個地區(qū)金融發(fā)展程度越高，資金的調轉就更有效率，從而更有利于企業(yè)生存和減輕地區(qū)經濟波動。但金融發(fā)展程度較高的地區(qū)易受到金融危機的影響，并且金融泡沫化的風險需要更謹慎對待。

產業(yè)結構方面，本文采用專業(yè)性（special）、相關多樣性（RV）和非相關多樣性（UV）[24]三個指標來衡量。研究表明，專業(yè)性越強的地區(qū)，往往有較高的產能和效率，這使得該地區(qū)更能夠抵御外來風險[14]。但專業(yè)化高的地區(qū)產業(yè)結構單一，容易引起風險在同部門間的迅速擴散。而大多數研究表明，產業(yè)的多樣性不僅能分散風險還有利于區(qū)域的突破性創(chuàng)新，從而提高區(qū)域的經濟韌性。產業(yè)結構可以區(qū)分為相關多樣性和非相關多樣性[7]988。相關多樣性指的是具有明顯技術替代性或互補性的產業(yè)多樣性，而非相關多樣性指不具有明顯技術替代性或互補性的產業(yè)多樣性。孫曉華和柴玲玲在2012[24]7年指出，產業(yè)相關多樣性在經濟形勢良好的時候能擴大就業(yè)，促進經濟穩(wěn)定，但在面臨外部沖擊時，不利于經濟保持穩(wěn)定，而非相關多樣性發(fā)揮的作用則相反。以上三個指標的計算公式本文參考Martin在2016論文中提到專業(yè)化指數[11]574，以及相關文獻普遍使用的2007年Frenken等[25]提出的相關多樣性和非相關多樣性指數。

產業(yè)相關多樣性和非相關多樣性指數采用熵指數法。

I表示大類行業(yè)，i表示大類行業(yè)下的小類行業(yè)，PI表示大類行業(yè)I的就業(yè)人數，它等于屬于它門下的各小類行業(yè)的就業(yè)人數Pi之和。HI是用來測算相關多樣性的過度公式，RV和UV越大，則其水平越高。

（二）數據來源及劃分

1.文中主要變量數據來源。本文主要使用2008—2018年的數據，個別缺失數據用插值法進行填補。寧夏和新疆部分數據缺失較多，港澳臺囿于數據的可得性，故本文剔除寧夏和新疆以及港澳臺，以29個省份為研究對象。

（1）經濟韌性和創(chuàng)新能力。經濟韌性和創(chuàng)新能力的測算分別采用2007—2018年全國和各省區(qū)市的年度分行業(yè)數據和專利申請受理數數據，其數據源于中國國家統(tǒng)計局網站和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

表1 描述性統(tǒng)計

（2）產業(yè)結構調整。產業(yè)結構調整指數測算所使用的數據和經濟韌性測算所使用的數據來源一致。

（3）其他控制變量計算所使用的數據來源于國家統(tǒng)計局、《中國貿易外經統(tǒng)計年鑒》《中國金融數據庫》《中國科技數據庫》等。

2.行業(yè)分類以及三個時期劃分。計算產業(yè)相關多樣性和非相關多樣性時的行業(yè)分類，參考孫曉華、柴玲玲[24]9在2013年使用的分類方法和聯(lián)合國標準產業(yè)分類（SIC），將大類部門分為六大類，分別為第一產業(yè)、第二產業(yè)、生產性服務業(yè)、消費性服務業(yè)、流通性服務業(yè)和社會性服務業(yè)。第一產業(yè)下一個小類部門為農林牧漁業(yè)；第二產業(yè)下4個小類部門分別為采礦業(yè)、制造業(yè)、電力燃氣及水的生產和供應業(yè)、建筑業(yè)；生產性服務業(yè)下三個小類部門分別為金融業(yè)、房地產業(yè)、租賃和商務服務業(yè)；消費性服務業(yè)下三個小類部門分別為住宿餐飲業(yè)、居民服務和其他服務業(yè)、文化體育和娛樂業(yè)；流通性服務業(yè)下三個小類部門分別為交通倉儲郵電業(yè)、信息傳輸計算機服務和軟件業(yè)、批發(fā)零售業(yè)；社會性服務業(yè)下五個小類部門分別為科學研究和技術服務業(yè)、水利環(huán)境和公共設施管理業(yè)、教育業(yè)、衛(wèi)生和社會工作、公共管理社會保障和社會組織。

本文按照危機發(fā)生的時點，2008年金融危機、2017年中美貿易戰(zhàn)以及韌性省份在這兩個時點前后增減情況，將2008—2018年分為三個時期，2008—2010、2011—2016、2017—2018，分別表示金融危機的抵抗期（resis1）、金融危機的恢復期（recover1）、中美貿易戰(zhàn)抵抗期（resis2），如圖1所示。雖然2012年到2013年我國經濟受到了結構性減速的影響韌性省市有小幅減少，但由于時間較短，本文也將其納入恢復期recover1。

（三） 模型的建立

1.普通面板模型的建立。本文以創(chuàng)新能力、產業(yè)結構調整指數為解釋變量，經濟韌性為被解釋變量，建立面板回歸模型

該模型為基礎模型，用于2008—2018年總體面板的回歸。

其中，inniT和lilieniT為解釋變量，XiT為控制變量，ui為個體效應，εiT為隨機擾動項，resilieiT為2008—2018年總體的韌性，resis1iT為抵抗力，即抵抗期的韌性，recover1iT為恢復力，即恢復期的韌性。

2.面板門檻模型的建立。根據上述理論分析，本文選擇建立面板門檻模型，以經濟韌性為被解釋變量，產業(yè)結構調整為解釋變量，創(chuàng)新能力為門檻變量，并采用Hansen在1999年提出的“自體抽樣法”[26]確定門檻值，再按門檻分區(qū)間進行估計預測。

基礎模型（單一門檻模型）為：

圖1 2008—2018年韌性省市數量波動

其中，i表示省份，T表示是時間，I()?是一個指標函數，當滿足括號里的條件時，取值為1，否則取值為0。為解釋變量，inniT為門檻變量，γ為某一固定門檻值，XiT為控制變量，ui為個體擾動項，εiT為隨機擾動項。在估計模型時，我們將每個變量減去組內平均值來去掉個體效應，并計算其殘差平方和S0，然后利用似然比統(tǒng)計量來構造非拒絕域來發(fā)現門檻。

檢驗原假設為不存在門檻效應，即β1=β2，似然比檢驗統(tǒng)計量為同樣，二重門檻模型為：

其中，γ1和γ2為兩個門檻值，其中γ2＞γ1。

三重及多重以上門檻模型構建以此類推，本文不再贅述。

四、實證結果分析

本文分別對金融危機的抵抗期（2008—2010年）、金融危機的恢復期（2011—2016年）、總體（2008—2018年）三個時間段進行29個省市的面板回歸估計，再對總體（2008—2018年）進行門檻回歸估計，由于中美貿易戰(zhàn)時期（2017—2018年）時間過短，并且文中使用了滯后變量，所以對該階段不單獨進行實證分析。

表2 面板回歸模型

由于專利從申請到發(fā)揮作用往往存在一定的時滯，且產業(yè)發(fā)展存在一定的路徑依賴，期初的創(chuàng)新能力和產業(yè)結構往往對期末的經濟韌性影響更大；因此，本文在面板回歸中使用創(chuàng)新能力的滯后項（L.inn）、專業(yè)化、相關多樣性和非相關多樣性的等表示產業(yè)結構的滯后項（L.special、L.rv和L.uv）進行分析。根據回歸結果和理論分析，以當期的創(chuàng)新能力（inn）為門檻變量，進行面板門檻模型估計。

（一）普通面板回歸

首先使用普通面板回歸，以滯后一期的創(chuàng)新能力L.inn為解釋變量，再引入產業(yè)結構調整指數。模型經過多重共線性檢驗，VIF值均小于5，說明共線性很小，再經過穩(wěn)健的hausman檢驗，選擇固定效應穩(wěn)健型標準誤進行估計，結果如表2所示。

通過模型（1）～（6）的橫向比較，創(chuàng)新能力在這三個時期至少在5%的水平上對于經濟韌性存在顯著的影響，并且金融危機恢復期的影響比在抵抗期的顯著性更強，絕對值更大，這在一定程度上說明了創(chuàng)新能力作為區(qū)域的一種稟賦，增強了區(qū)域的競爭力效應，使得區(qū)域更能抵抗危機和從危機中恢復，并且在沖擊后的恢復中起到更多擴大和穩(wěn)定就業(yè)的作用，從而驗證了假設一。

模型在加入產業(yè)結構調整（lilien）后，在三個時間階段的回歸結果中該變量的系數均不顯著，如模型（2）、模型（4）、模型（6）的結果所示。根據相關理論，不同程度的創(chuàng)新能力對產業(yè)結構調整的影響不同，從而產業(yè)結構調整對區(qū)域經濟韌性的影響具有異質性；因此本文后續(xù)用門檻模型，選擇當期的創(chuàng)新能力inn為門檻變量來研究創(chuàng)新能力的產業(yè)結構效應對區(qū)域經濟韌性的影響。

在具有顯著性的控制變量中，非相關多樣性在抵抗期（resis1）對經濟韌性的影響在10%的顯著性水平上顯著為正，但在恢復期（recover1）沒有顯著性，這印證了非相關多樣性在面臨沖擊時（經濟波動期）的分散風險作用，但在恢復期（經濟平穩(wěn)增長期）沒有擴大和穩(wěn)定就業(yè)的作用。而相關多樣性雖然在這兩個時期都不顯著，但是其符號與非相關多樣性相反，在一定程度上說明了在這兩個時期二者對經濟穩(wěn)定的作用是相反的。

其他控制變量中，政府（gov）在抵抗期（resis1）表現為與經濟韌性在5%水平下顯著的負相關，雖然在加入產業(yè)結構調整后變得不顯著，但其符號仍然為負；因此，政府支出占GDP越大的地區(qū)往往對政府的依賴性越大，從而面臨外部沖擊往往缺乏自我調整能力，使得該地區(qū)的抵抗力會相對較弱。但在恢復期（recover1），政府的支出則幫助了企業(yè)和地區(qū)的恢復，擴大了就業(yè)，從而起到增強韌性的作用，雖然此時不顯著，但其符號為正。人均GDP作為經濟發(fā)展水平的一個指標，在金融危機的恢復期（recover1）表現為在5%的水平上顯著為正，這表明經濟發(fā)展水平越高的地區(qū)往往恢復能力越強，這可能來源于地區(qū)的競爭力效應。

（二）面板門檻回歸

由于產業(yè)結構調整與區(qū)域經濟韌性的關系受區(qū)域創(chuàng)新能力高低的影響，本文用門檻模型來研究不同創(chuàng)新能力下，產業(yè)結構調整對區(qū)域經濟韌性的影響。

如表3、表4、表5、表6所示，單一門檻、雙重門檻、三重門檻都經過了500次的自體抽樣（BS），觀察以上各圖表并結合理論，本文選擇建立雙重門檻模型，當不存在滯后項時，兩個門檻值為0.016和0.025，而存在結構滯后項l.special，l.rv，l.uv時，兩個門檻值為0.008和0.019。

計量結果如表7所示，lilien_1inn表示創(chuàng)新能力低于第一個門檻值的產業(yè)結構調整，lilien_2inn表示創(chuàng)新能力高于第一個門檻值，低于第二個門檻值的產業(yè)結構調整，lilien_3inn表示高于第二個門檻值的產業(yè)結構調整。無論是否存在結構滯后項，創(chuàng)新能力低于第二個門檻值時，產業(yè)結構調整的系數在1%或5%的水平上顯著為負；而創(chuàng)新能力高于第二個門檻值時，其系數在5%的水平上顯著為正，這較為穩(wěn)健地說明了創(chuàng)新能力跨過一定門檻值之后，產業(yè)結構調整與經濟韌性正相關，而創(chuàng)新能力較低的地區(qū)，產業(yè)結構調整與經濟韌性負相關。從lilien_1inn和lilien_2inn系數的對比來看，lilien_2inn系數小于lilien_1inn的系數，可以看出創(chuàng)新能力中等的地區(qū)雖然在創(chuàng)新上的投入相對較大卻沒有發(fā)揮應有的作用，使得其負相關性相比于創(chuàng)新能力低的地區(qū)更強，從而驗證了假設二。從橫向對比來看，包含結構滯后項的回歸結果中，如模型（8）所示，lilien_1inn、lilien_2inn和lilien_3inn的系數小于不包含結構滯后項的回歸結果中的系數，如模型（7）所示，且模型（8）中的人均GDP在5%的水平上顯著為正?？梢钥闯霭Y構滯后項的回歸結果中，區(qū)域經濟發(fā)展程度對經濟韌性的增強作用，分散了一部分產業(yè)結構調整對經濟韌性的正向作用，但并不影響關鍵解釋變量的正負，從而增強了結果的穩(wěn)健性。

表3 門檻估計值置信區(qū)間（不含滯后項）

表4 門檻檢驗結果（不含滯后項）

表5 門檻估計值置信區(qū)間（含結構滯后項）

表6 門檻檢驗結果（含結構滯后項）

五、結論和建議

本文從創(chuàng)新能力的競爭力效應和產業(yè)結構效應兩方面討論創(chuàng)新能力對區(qū)域經濟韌性的作用，并通過對全國29個省市2008—2018年的面板數據進行定量分析得出主要結論。

表7 面板門檻回歸結果

第一，從增強區(qū)域競爭力的角度來說，創(chuàng)新能力作為區(qū)域的特定要素之一，具有競爭力效應，從而表現為對經濟韌性的促進作用，并且由于時滯的影響，創(chuàng)新能力發(fā)揮作用往往具有延時效應，從而滯后一期的創(chuàng)新能力更能影響區(qū)域的經濟韌性。

第二，從產業(yè)結構效應的角度來說，創(chuàng)新能力達到一定門檻定值之后，區(qū)域產業(yè)結構調整與經濟韌性呈現正相關，這體現為較高創(chuàng)新能力的地區(qū)往往更有能力促使產業(yè)結構進行適應性調整。而創(chuàng)新能力低于門檻值的地區(qū)，不能起到相似的作用，此時產業(yè)結構調整與區(qū)域經濟韌性的關系為負相關，且創(chuàng)新能力中等的地區(qū)負相關性更大。

根據以上結論，本文提出以下建議：一是在發(fā)展經濟的同時，要注重培養(yǎng)區(qū)域創(chuàng)新能力，并提高創(chuàng)新資金的利用率，培養(yǎng)創(chuàng)新的實用性、有效性，使得區(qū)域在面臨外部沖擊時，發(fā)揮應有的競爭力效應和產業(yè)結構效應，從而增強區(qū)域的經濟韌性，減少經濟波動的風險，促進經濟高質量平穩(wěn)發(fā)展。二是發(fā)展地區(qū)產業(yè)要立足長遠目標，注重相關多樣性和非相關多樣性的結合，并且注重國內外市場平衡發(fā)展，從而使地區(qū)在面臨外部沖擊的時，無論在抵抗期還是恢復期，都不至于腹背受敵。三是結合無形的手和有形的手，在政府給予扶助和幫助的同時，培養(yǎng)企業(yè)的自主成長能力和創(chuàng)新能力，以及區(qū)域經濟韌性的學習能力，將使得地區(qū)在面臨第二次沖擊時學習第一次的應對經驗，從而使得區(qū)域經濟更有韌性。